導語(yǔ)：計算能力和存儲能力的快速提升，使得海量數據得以保存，同時(shí)計算方法的創(chuàng )新，也為我們打開(kāi)了一扇海量數據應用的大門(mén)，大數據時(shí)代已然來(lái)臨。下面我們一起來(lái)看下數據驅動(dòng)的HR時(shí)代!

　　這是一個(gè)移動(dòng)的時(shí)代，同時(shí)也是一個(gè)數據驅動(dòng)的時(shí)代。計算能力和存儲能力的快速提升，使得海量數據得以保存，同時(shí)計算方法的創(chuàng )新，也為我們打開(kāi)了一扇海量數據應用的大門(mén)，大數據時(shí)代已然來(lái)臨。企業(yè)對海量數據的掌握和應用能力，已經(jīng)成為移動(dòng)時(shí)代企業(yè)競爭優(yōu)勢的來(lái)源之一。在這樣的風(fēng)口前，HR自然不能置身其外，HR大數據應用的大幕已悄然拉開(kāi)，一個(gè)數據驅動(dòng)的HR時(shí)代正在來(lái)臨。

　　大數據分析在HR領(lǐng)域的典型應用

　　捷蘭航空(JetBlue)的數據分析師開(kāi)發(fā)了一個(gè)量化分析工具，用以測量員工的敬業(yè)度并依此預測公司的財務(wù)業(yè)績(jì)

　　洛克希德·馬丁(LockheedMartin)用一個(gè)自動(dòng)分析系統，及時(shí)收集和分析員工的績(jì)效數據，并根據數據分析結果識別需要改進(jìn)的績(jì)效指標

　　西斯克(Sysco)通過(guò)持續跟蹤hr369.com員工滿(mǎn)意度數據，及時(shí)采取相應的干預措施，將其員工保留率從65%提高到85%。僅此一項就為公司節約了大約五千萬(wàn)美金的招聘和培訓費用

　　陶氏化學(xué)(Dow Chemical)使用一個(gè)數據分析模型來(lái)進(jìn)行人員規劃。這個(gè)模型可以根據行業(yè)發(fā)展趨勢、政治和法律因素及時(shí)對人員規劃進(jìn)行動(dòng)態(tài)調整

　　谷歌(Google)利用數據分析方法，對其高績(jì)效經(jīng)理和低績(jì)效經(jīng)理的行為數據進(jìn)行分析挖掘，找到了谷歌高績(jì)效經(jīng)理特有的八項能力素質(zhì)，并將其應用在經(jīng)理人員的招聘和發(fā)展上

　　諸如沃爾瑪、百思買(mǎi)這樣的大型零售公司，都在利用大數據分析方法對其呼叫中心的來(lái)電量進(jìn)行預測，并根據預測的來(lái)電量合理安排接線(xiàn)員的數量

　　HR數據應用的發(fā)展階段

　　由于不同企業(yè)數據處理和分析的能力有很大的差別，因此在HR大數據應用的成熟程度上也有很大的差別，根據Bersin & Associate的調研，目前企業(yè)HR大數據的應用成熟程度有4級(從低到高)：

　　反應階段(1級)：這一階段是以各類(lèi)數據收集和呈現為主，關(guān)注點(diǎn)是：培訓小時(shí)數、招聘時(shí)間、招聘成本、領(lǐng)導力、抱怨、安全記錄、人員基礎信息、任期、證書(shū)、競爭力、離職率、績(jì)效分布等、解釋如何配置人力資源、工作群體狀況的人力資源管理衡量措施

　　主動(dòng)階段(2級)：這一階段是以數據分析為主，關(guān)注點(diǎn)是：人均銷(xiāo)售收入、流動(dòng)率、人均人事費用率、研發(fā)效率、時(shí)間趨勢數據;比較和改進(jìn)人力資源管理;展示趨勢和分析的數據

　　戰略階段(3級)：這一階段是以與戰略相連接為主，主要關(guān)注點(diǎn)是：理解戰略驅動(dòng)因素;建立戰略與人力資源的聯(lián)系;建立戰略驅動(dòng)的人力資源能力素質(zhì)模型

　　預測階段(4級)：這一階段是以預測為主，主要關(guān)注點(diǎn)是：運用模型識別未來(lái)的潛在風(fēng)險(比如缺員、技能差距、績(jì)效差距);基于環(huán)境變化預見(jiàn)組織結構和能力的需求變化;識別現在和未來(lái)的人才風(fēng)險;有助于變革商業(yè)以及闡述未來(lái)。

　　HR大數據應用的能力培養

　　企業(yè)應用HR大數據不能一蹴而就，需要有一個(gè)能力培養的過(guò)程。在企

　　業(yè)部署HR大數據應用時(shí)，需要關(guān)注一下幾個(gè)方面：

　　數據：數據是HR大數據應用的基礎，尤其是數據的數量是否足夠，會(huì )直接影響數據分析的質(zhì)量。企業(yè)需要明確需要收集的數據，建立自己的數據庫，不斷收集相關(guān)的數據，特別是有關(guān)員工的行為數據。在大數據分析上，數據的精確度不是主要關(guān)注的問(wèn)題，數據的數量才是大數據應用的關(guān)鍵

　　領(lǐng)導力：企業(yè)任何項目的成功，都離不開(kāi)領(lǐng)導力，HR大數據也不能例外。在實(shí)施HR大數據應用的過(guò)程中，更加需要強有力的領(lǐng)導力來(lái)解決HR大數據實(shí)施過(guò)程中的諸多難題，例如：跨部門(mén)數據收集和共享、數據的合法性、員工隱私保護等

　　目標：大數據分析可以解決很多企業(yè)HR問(wèn)題，如：離職傾向、面試結果可靠程度、福利邊際效用、敬業(yè)度與績(jì)效關(guān)聯(lián)程度等。但在具體實(shí)施是，并不是每個(gè)問(wèn)題都具有同等的重要性。在HR大數據分析目標的選擇上，需要從企業(yè)戰略執行的角度出發(fā)，選擇那些與戰略成功最密切的問(wèn)題作為企業(yè)HR大數據分析的出發(fā)點(diǎn)，這樣才能使得HR大數據分析的效用最大化

　　數據分析師：數據分析的理論和技術(shù)有很多，如何根據企業(yè)HR大數據應用的具體需要，選擇合適的理論和技術(shù)，是一項專(zhuān)業(yè)性很強的工作，需要有專(zhuān)門(mén)的數據分析師來(lái)承擔。企業(yè)在實(shí)施HR大數據項目時(shí)，一定要配備具有數據分析專(zhuān)業(yè)知識的數據分析師，否則就會(huì )出現很多問(wèn)題，甚至會(huì )得出錯誤的結論，誤導管理人員，達不到實(shí)施HR大數據的初衷

　　HR大數據的風(fēng)口來(lái)了，作為企業(yè)HR的您，怎么能面對風(fēng)口而無(wú)動(dòng)于衷呢?讓我們一起迎接HR大數據時(shí)代的來(lái)臨!